在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。当PyTorch需要为一个张量分配内存时，它会向CUDA内存管理器申请一块适当大小的内存。如果该内存块已经存在于空闲池中，则会立即返回...
memory_gpu = False print("显存计算功能暂不支持windows操作系统") return memory_gpu gpu_memory = get_gpu_memory() if not gpu_memory: print("\ngpu free memory: {}".format(gpu_memory)) gpu_list = np.argsort(gpu_memory)[::-1] gpu_list_str = ','.join(map(str, gpu_list)) os.env...
2.7 malloc 分配失败的情况 会报经典的CUDA out of memory. Tried to allocate ...错误,例如: CUDA out of memory.「Tried to allocate」1.24 GiB (GPU 0; 15.78 GiB「total capacity」; 10.34 GiB「already allocated」; 435.50 MiB「free」; 14.21 GiB「reserved」...
torch1.6, cuda10.2, 驱动440 参数设置:shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True; 现象1:该代码在另外一台电脑上,可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2:在个人电脑上,CPU利用率比较低,导致数据加载慢,GPU利用率浮动,训练慢约4倍;有意思的是,偶然开始训练时,CPU利用率高,可以让GPU跑起来,但仅仅几分钟,...
1.1 GPU显存申请/释放方式 首先,先了解一下从GPU上申请显存常用的方式。这些方式是显存管理机制与设备之间的桥梁,API的特性直接影响着管理机制的设计。 1.1.1 mallloc方式:cudaMalloc/Free cudaMalloc/Free是最常用的显存申请方式,其操作与cpu的malloc/free类似。 给定指针和数据大小既能进行API调用:先获取一个指定大...
会报经典的 CUDA out of memory. Tried to allocate ... 错误,例如: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.24 GiB (GPU 0; 15.78 GiB total capacity; 10.34 GiB already allocated; 435.50 MiB free; 14.21 GiB reserved in total by PyTorch) Tried to allocate:指本次 malloc 时预计分配的 alloc_...
490.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 954.66 MiB already allocated; 62.10 MiB free; 978.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_...
spawn(test_pinned_memory, args=(manager, device), nprocs=2, join=True) # 释放内存 manager.free_memory() 输出: [进程 1] 普通内存到GPU传输时间: 0.013695 秒 [进程 1] 固定内存到GPU传输时间: 0.013505 秒 [进程 1] 固定内存的传输速度是普通内存的 1.01 倍 [进程 0] 普通内存到GPU传输时间: ...
CUDA out of memory.Tried to allocate1.24 GiB (GPU0; 15.78 GiBtotal capacity; 10.34 GiBalready allocated; 435.50 MiBfree; 14.21 GiBreservedin total by PyTorch) Tried to allocate:指本次 malloc 时预计分配的 alloc_size; total capacity:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存总量; ...
CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.13 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.15 GiB reserved in total by PyTorch) 猜测:测试时候未有释放显卡内存,导致每次加载模型,显卡内存都会爆炸,就很奇怪,明明测试时候只预测后面一个数据。